Economía y mercados
¿Va DeepSeek a cambiar las reglas de juego en la inteligencia artificial?
Esta semana, las acciones tecnológicas de Estados Unidos retrocedieron desde sus máximos históricos, al verse afectadas por el desempeño de las empresas de tecnología e inteligencia artificial.
El NASDAQ 100 (-1,6%) cerró a la baja, sin embargo, la acciones de gran y pequeña capitalización (S&P 500 +0,4% y Solactive 2000 +0,3%, respectivamente), así como las europeas (+1,2%), registraron ganancias.
En el ámbito macroeconómico, los datos mostraron que la economía estadounidense aumentó 2,3% (tasa anualizada) en el cuarto trimestre del año pasado. En total, el crecimiento del Producto Interno Bruto (PIB) real en 2024 fue de 2,8%, un punto porcentual completo por encima de las estimaciones de los economistas, quienes al inicio del año preveían 1,7%.
La noticia más importante esta semana en los mercados fue la sorprendente evaluación del impacto de DeepSeek sobre el comercio de la inteligencia artificial (IA). De hecho, los sectores relacionados (tecnología -3,8%, servicios públicos -1,4%, industriales -1,2%) se quedaron rezagados. Sin embargo, ¿y si el avance de DeepSeek fuera en realidad una razón para ser aún más optimista sobre la inteligencia artificial? A continuación, presentamos nuestro análisis.
¿Cómo impactará DeepSeek el comercio de la IA?
Una breve historia del comercio de la IA. Entre noviembre de 2022 y enero de 2023, 100 millones de personas comenzaron a usar ChatGPT de OpenAI. A Instagram le tomó dos años y medio alcanzar el mismo hito. Desde entonces, los inversionistas han seguido con gran interés las distintas fases del comercio de la IA:
- Fase 1 (Hiperescaladores): Empresas que proporcionan tecnología de computación en la nube a gran escala.
- Fase 2 (Computación e infraestructura de centros de datos): Empresas que fabrican insumos como hardware (chips) y equipos eléctricos para centros de datos.
- Fase 3 (Energía y transmisión): Empresas que suministran y transmiten la electricidad que los centros de datos requieren.
- Fase 4 [Beneficiarios transversales]: Empresas que incorporan IA para aumentar la productividad y generar ingresos adicionales.
Las fases de la inteligencia artificial
Retorno del precio, %
Fuentes: Bloomberg Finance L.P. y GS Investment Research. Información al 30 de enero de 2025. Nota: Fase 1: Canasta de sectores de Tecnología, Medios y Telecomunicaciones que impulsan o benefician de la IA de Goldman Sachs; fase 2: centros de datos de IA y equipos eléctricos; fase 3: GS Power Up America; fase 4: beneficiarios de la IA. Las perspectivas y desempeño pasado no garantizan resultados futuros. No es posible invertir directamente en un índice.
Desde el lanzamiento de ChatGPT, los inversionistas han recompensado a las empresas en las fases 1-3, ya que los hiperescaladores han incrementado el gasto en infraestructura de centros de datos y energía en busca de ingresos generados por la IA.
Entra en escena DeepSeek, empresa emergente de IA con sede en China y fundada hace dos años, que este lunes (en la víspera de la investidura del presidente Donald Trump) lanzó su modelo completo R1, un modelo de lenguaje de gran escala de razonamiento abierto que iguala el desempeño de o1 (el modelo de razonamiento avanzado de OpenAI) en tareas como matemáticas, programación y lógica. Aunque persiste la especulación entre los expertos de la industria y los mercados financieros sobre la validez de las afirmaciones de DeepSeek, el mercado parece interpretar este avance como un desafío a las suposiciones predominantes que han impulsado el comercio de la IA hasta ahora.
Como resultado, el lunes, las empresas de IA sufrieron el mayor retroceso en un solo día desde el lanzamiento de ChatGPT.
- El primer supuesto desafiado es que los hiperescaladores deben gastar miles de millones de dólares en chips avanzados de IA. DeepSeek afirma que su modelo utilizó el H800 de Nvidia, el cual tiene un ancho de banda de memoria más limitado para cumplir con los controles de exportación de Estados Unidos, en comparación con el más avanzado H100. Además, la empresa sostiene que el entrenamiento requirió 2.788.000 horas de unidades de procesamiento gráfico (GPU por sus siglas en inglés) a dos dólares por hora, lo que implica un costo total de solo $5.576 millones (para ponerlo en contexto, el entrenamiento del último modelo Llama de Meta costó 10 veces más). Esto llevó a los inversionistas a cuestionar de inmediato las previsiones de ingresos y márgenes de Nvidia. De hecho, otros fabricantes de chips ya han publicado blogs con instrucciones para que los desarrolladores ejecuten el modelo de DeepSeek en sus propios chips. Como resultado, el lunes Nvidia perdió 590 mil millones de dólares en capitalización de mercado y acumula una caída de 13% esta semana.
- El segundo supuesto desafiado es que el futuro de la IA implica un aumento constante del consumo de energía. El avance de DeepSeek se debe, en parte, a su diseño basado en un sistema "Mezcla de expertos" (MoE por sus siglas en inglés). Para más detalles técnicos sobre éste lea el análisis “DeepSeek y la forma más sincera de adulación” de Michael Cembalest). En total, el modelo tiene una capacidad de 671 mil millones de parámetros, pero solo 37 mil millones (menos del 6%) están activos en un momento dado, lo cual reduce significativamente los requisitos de energía y costos operativos. Si los modelos de IA pueden mantener su eficacia sin un incremento proporcional en la infraestructura computacional y consumo de energía, entonces la demanda de electricidad impulsada por los centros de datos podría haber sido sobreestimada. Como resultado, muchas empresas que habían subido debido a proyecciones optimistas de demanda energética (como Constellation, Vistra, Eaton y Digital Realty) cayeron bruscamente el lunes.
- El tercer supuesto desafiado es el liderazgo de Estados Unidos en tecnología de IA. DeepSeek demostró que una optimización intensa puede generar resultados notables incluso con un hardware más modesto y menor ancho de banda de memoria. Mientras tanto, los laboratorios estadounidenses han estado invirtiendo fuertemente en tecnología de vanguardia y acumulando un arsenal de los chips más avanzados para obtener una ventaja competitiva. El campo de juego parece más nivelado de lo que se pensaba originalmente. Sin embargo, también hay que decir que DeepSeek utilizó como base técnica un modelo estadounidense (Llama) y chips de este país para ejecutar el modelo (Nvidia), además de asociarse con una institución estadounidense (MIT) para presentar sus hallazgos.
¿Qué significa esto para el comercio de la IA y su ciclo de adopción? Creemos que el modelo de DeepSeek representa un avance significativo en la tecnología de inteligencia artificial. Esto probablemente tendrá un impacto positivo en el mercado general y en la economía, incluso si reduce marginalmente el valor de los semiconductores, la infraestructura de centros de datos y la energía, y lo redirige hacia los hiperescaladores y beneficiarios de ingresos y productividad a medio plazo. Esto se debe a que los modelos más eficientes podrían comercializar aún más la IA y ejercer presión a la baja sobre el gasto de capital y requisitos energéticos.
Al mismo tiempo, modelos más baratos deberían impulsar la adopción y demanda tanto de hogares como de empresas. Una pregunta clave sigue siendo: ¿Compensará una mayor adopción la reducción del gasto de capital debido a la eficiencia en costos y energía?
A continuación, mostramos cómo evaluaríamos el estado del comercio de la IA.
El estado del comercio de IA con ejemplos ilustrativos
Fuente: J.P. Morgan. Información al 27 de enero de 2025. Nota: Todas las empresas de terceros mencionadas se presentan únicamente con fines ilustrativos y no constituyen una recomendación ni un respaldo por parte de J.P. Morgan en este contexto.
Fase 1 (Hiperescaladores): Supongamos que los hiperescaladores reducen sus planes de gasto de capital debido a la eficiencia en costos y energía. En un escenario negativo, la relación de intensidad de capital (gastos de capital/ingresos) podría volver a los niveles de 2015-2019, lo que llevaría a una disminución de aproximadamente 24%. Esto sería claramente negativo para los ingresos de las compañías de computación e infraestructura de centros de datos, pero podría ser positivo para los hiperescaladores. De hecho, un menor gasto de capital liberaría flujo de caja que podría destinarse a los accionistas, especialmente si asumimos que la innovación en IA continúa a buen ritmo. Sin embargo, este no es nuestro escenario base.
En el peor de los casos, podría haber una reducción de 24 % en el gasto de capital de los hiperescaladores en 2027
Fuente: Bloomberg Finance L.P. Información al 30 de enero de 2025. Nota: La intensidad de capital refleja el gasto de capital como porcentaje de los ingresos. En el escenario pesimista, la intensidad de capital regresa a los promedios de 2015-2019.
Esta semana, Microsoft y Meta informaron sobre sus utilidades y confirmaron su intención de continuar con el gasto, centrado principalmente en la construcción de centros de datos para inferencia en lugar de para entrenamiento (lo que se alinea con la visión de que la mayoría de las inversiones en IA son necesarias para la inferencia). Dicho esto, a medida que el gasto se desplace hacia los circuitos integrados específicos para aplicaciones (ASIC por sus siglas en inglés), que combinan la propiedad intelectual de los hiperescaladores con una plataforma de diseño, se espera que la dependencia tradicional de las GPU disminuya.
Fase 2 [Computación e infraestructura de centros de datos]: La reducción en el gasto de los hiperescaladores podría generar menores ingresos para las empresas de centros de datos. Los analistas prevén que los de los fabricantes de chips provenientes de estos centros aumenten 27% para 2028. Sin embargo, se estima que alrededor de 37.5 mil millones de dólares de esos ingresos están en riesgo, debido a ajustes en los planes de inversión. Esto podría derivar en una disminución de aproximadamente siete puntos porcentuales en los ingresos de los fabricantes de chips para 2028. No obstante, con la caída de costos, podrían surgir más casos de uso (elasticidad), lo que seguiría impulsando la demanda de energía. De hecho, nuestro banco de inversión señaló que la virtualización x86 (tecnología desarrollada a mediados de los 2000 que permitió ejecutar varios sistemas operativos en una sola máquina física) incrementó la eficiencia, pero también estimuló la demanda de semiconductores y memoria. Además, la transición a la computación en la nube también mejoró la eficiencia y favoreció la demanda de chips.
Fase 3 [Energía y transmisión]: En 2023, la demanda de electricidad en Estados Unidos fue de aproximadamente 4.200 teravatios/hora, de los que solo unos 200 teravatios/hora correspondían a los centros de datos. A principios de este año, el Departamento de Energía publicó proyecciones actualizadas para estos centros y el extremo superior de la estimación asumía que las cargas de trabajo de IA generarían una tasa de crecimiento compuesta anual (CAGR por sus siglas en inglés) de 26% durante cinco años, lo que triplicaría su demanda de electricidad para 2028. Nuestro escenario a la baja es aún más conservador. Si las eficiencias de DeepSeek resultan en un crecimiento incremental limitado, la demanda de electricidad de los centros de datos continuaría a la misma tasa de crecimiento de 13% experimentada entre 2014 y 2023.
Nuestra perspectiva es ligeramente más optimista. Creemos que la demanda de electricidad de los centros de datos crecerá a una tasa compuesta anual de 20% durante ese periodo. Además, la IA no es el único factor que impulsa la demanda energética. De hecho, creemos que los vehículos eléctricos e híbridos, la industrialización y automatización, así como los centros de datos no relacionados con IA también contribuirán a un crecimiento de 2,5% en la demanda general de electricidad en los próximos años, frente al modesto 0,7% de CAGR registrado en la última década. Este amplio rango de resultados posibles debería generar más volatilidad, lo que los operadores tácticos podrían aprovechar. Incluso si las estimaciones más altas de demanda parecen menos probables, seguimos creyendo que la energía es una tendencia en la que se puede invertir.
Existe una amplia variedad de estimaciones sobre el consumo de energía de los centros de datos
Consumo total de electricidad de los centros de datos en EE.UU. (teravatio/hora)
Fuentes: Laboratorio Nacional Lawrence Berkley y “Reporte sobre el Uso de Energía de los Centros de Datos en Estados Unidos 2024” del Departmento de Energía de Estados Unidos. Información a diciembre de 2024. Las perspectivas y desempeño pasado no garantizan resultados futuros. CAGR: tasa de crecimiento anual compuesta. E: Estimación.
Fase 4 [Beneficiarios transversales]: En última instancia, el avance de DeepSeek podría ser más positivo para los numerosos beneficiarios potenciales de productividad e ingresos derivados de la tecnología de IA que se encuentran en la mayoría de los sectores del mercado de valores. Esto se ha reflejado en la actividad de los precios. Desde el lunes, los beneficiarios de productividad han registrado un desempeño superior promedio de 7% sobre el de las empresas de las fases 1-3, liderados por el sector de software. Esperamos que esta tendencia continúe.
En J.P.Morgan, hemos adoptado el comercio de la IA tanto en nuestras carteras como en nuestra organización. Creemos que podría experimentar un desempeño superior en los próximos años. Sin embargo, también recomendamos acceder a este ámbito de manera selectiva, a través de una gestión activa tanto en el espacio público como privado, manteniendo exposiciones que ayuden a garantizar la resiliencia de las carteras. Para preguntas sobre cómo hacerlo, contacte con su equipo de J.P. Morgan.
Todos los datos económicos y de mercado son a enero de 2025 y proceden de Bloomberg Finance L.P. y FactSet, a menos de que se indique lo contrario.
Creemos que la información contenida en este material es confiable pero no garantizamos su precisión o integridad. Las opiniones, estimaciones y estrategias de inversión y puntos de vista expresados en este documento constituyen nuestro juicio basado en las condiciones actuales del mercado y están sujetos a cambios sin previo aviso.
CONSIDERACIONES DE RIESGO
- El desempeño pasado no es indicativo de resultados futuros. No puede invertir directamente en un índice.
- Los precios y las tasas de retorno son indicativos, ya que pueden variar con el tiempo según las condiciones del mercado.
- Existen consideraciones de riesgo adicionales para todas las estrategias.
- La información proporcionada en este documento no pretende ser una recomendación o una oferta o solicitud para comprar o vender ningún producto o servicio de inversión.
- Las opiniones expresadas en este documento pueden diferir de las opiniones expresadas por otras áreas de J.P. Morgan. Este material no debe considerarse como informe de investigación de inversión de J.P. Morgan.
Las empresas a las que se hace referencia son mencionadas únicamente con fines ilustrativos y no pretenden ser una recomendación o respaldo por parte de J.P. Morgan en este contexto.
La información presentada no pretende emitir juicios de valor sobre el resultado preferido de cualquier decisión gubernamental.
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